Architecture
Une architecture maillage d'agents event-driven utilisant un broker d'événements style Kafka. Plusieurs agents s'abonnent à des topics (commandes, alertes, analytique), traitent les événements indépendamment, et publient les résultats sur le bus. Idéal pour le traitement d'événements temps réel et architectures de services découplés.
Source { # Event Sources
n1: circle label="Start"
n2: rectangle label="User action event"
n3: rectangle label="System alert event"
n1.handle(right) -> n2.handle(left)
n2.handle(bottom) -> Broker.n4.handle(top) [label="Publish event"]
n3.handle(bottom) -> Broker.n4.handle(top) [label="Publish event"]
}
Broker { # Event Broker (Kafka / Pub-Sub)
n4: rectangle label="Event bus receives event"
n5: rectangle label="Route to subscribers"
n4.handle(right) -> n5.handle(left)
n5.handle(bottom) -> Orders.n6.handle(top) [label="topic: orders"]
n5.handle(bottom) -> Alerts.n8.handle(top) [label="topic: alerts"]
n5.handle(bottom) -> Analytics.n10.handle(top) [label="topic: analytics"]
}
Orders { # Order Processing Agent
n6: rectangle label="Parse order event"
n7: rectangle label="Execute fulfillment"
n6.handle(right) -> n7.handle(left)
n7.handle(bottom) -> Broker.n4.handle(top) [label="Publish: order.completed"]
}
Alerts { # Alert Triage Agent
n8: rectangle label="Classify severity"
n9: rectangle label="Route to on-call or auto-resolve"
n8.handle(right) -> n9.handle(left)
n9.handle(bottom) -> Broker.n4.handle(top) [label="Publish: alert.resolved"]
}
Analytics { # Analytics Agent
n10: rectangle label="Aggregate metrics"
n11: rectangle label="Update dashboard"
n12: circle label="Stored"
n10.handle(right) -> n11.handle(left)
n11.handle(right) -> n12.handle(left)
}
Architecture
Une architecture IA agentique event-driven qui remplace l'orchestrateur central par des topics Kafka/PubSub : les agents s'abonnent, réagissent et publient de nouveaux événements. Cela aligne les systèmes multi-agents avec la chorégraphie microservices éprouvée et est idéale pour les systèmes temps réel, haut débit et les configurations 'maillage d'agents'.
Architecture
Diagramme d'architecture base de données par service où chaque microservice possède son propre magasin de données dédié, avec synchronisation événementielle via Kafka pour la cohérence des données inter-services. Ce modèle démontre le principe fondamental d'isolation des données des microservices, montrant comment PostgreSQL et MongoDB coexistent dans une stratégie de persistance polyglotte. Critique pour les architectes imposant l'autonomie des services tout en maintenant la cohérence à terme.
Architecture
Diagramme d'architecture événementielle publish-subscribe avec broker de messages Kafka ou RabbitMQ, sérialisation d'événements, partitionnement de topics, livraison fan-out vers plusieurs consommateurs et gestion des erreurs via file de lettres mortes. Ce modèle représente le pattern fondamental de messagerie asynchrone où producteurs et consommateurs sont entièrement découplés via un broker de messages. Essentiel pour les architectes construisant des systèmes événementiels faiblement couplés et évolutifs.
Architecture
Diagramme d'architecture de chorégraphie événementielle où les microservices se coordonnent par événements sans orchestrateur central, avec les services Commande, Paiement, Inventaire et Expédition réagissant aux événements de domaine les uns des autres. Ce modèle représente le pattern de coordination décentralisée où chaque service ne connaît que ses propres responsabilités et publie des événements pour que d'autres les consomment. Idéal pour les équipes favorisant l'autonomie des services plutôt que le contrôle centralisé des workflows.
Architecture
L'architecture IA-native la plus simple — un agent unique qui reçoit l'entrée utilisateur, raisonne, planifie, décide des appels d'outils, traite les résultats et génère des réponses. Connexion MCP directe via stdio ou HTTP. Idéal pour les MVP et quand la latence faible compte.
Architecture
Une architecture chaîne d'assemblage où les agents sont arrangés dans une séquence stricte. Chaque agent transforme ou enrichit la sortie du précédent, puis la passe au suivant. Idéal pour les tâches avec dépendances séquentielles claires — traitement de documents, pipelines de production de contenu, workflows de conformité.